import os
import numpy as np
import pandas as pd
import plotly
import plotly.express as px
def temporal_profile(input_dir, grid, index_list):
for i in index_list:
input_csv = input_dir + grid + "_" + i + "_full_TS.csv"
df = pd.read_csv(input_csv, header=0, index_col=0, parse_dates=True)
fig = px.line(df, x='Date', y='Value', title= i.upper() + ' Time Series (for plots in grid ' + grid + ")",
color='FieldID',
color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Dark2, # Bold, Vivid, Dark2, Pastel
line_dash='Parcela')
fig.update_layout(xaxis_title='Date', yaxis_title='VI Value')
fig.update_xaxes(rangeselector=dict(buttons=list([dict(count=6, label="6m", step="month", stepmode="backward"),
dict(count=1, label="1y", step="year", stepmode="backward"),
dict(count=2, label="2y", step="year", stepmode="backward"),
dict(step="all")]) ),
rangeslider_visible=True)
fig.show()
NI_grids = ['002225','002387','002388','002548','002549','002550']
ES_grids = ['001892','001972','002047','002056','002127']
indices = ['evi2', 'gcvi'] #['evi2', 'kndvi', 'gcvi', 'nbr']
input_dir="/home/downspout-cel/wsa_lc/TS/"
#####################################
for i in ES_grids:
temporal_profile(input_dir="/home/downspout-cel/wsa_lc/TS/", grid=i, index_list=indices)
practices_csv = input_dir + "practices_NI_ES.csv"
practices_df = pd.read_csv(practices_csv, dtype=str)
grid_practice_df = practices_df[practices_df['Grid'] == str(i)]
practices = pd.pivot(grid_practice_df, index=['ID_Prod','Parcela', 'Nom.Cob'], columns=['Temporada','Ano'], values=['Cultivo'])
display(practices)
| Cultivo | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Temporada | Perenne | Primera | |||||||
| Ano | 2016 | 2017 | 2018 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | ||
| ID_Prod | Parcela | Nom.Cob | |||||||
| Part/SV-0Efp3f | ASA | NaN | Pasto | Pasto | Pasto | NaN | NaN | NaN | NaN |
| Testigo | NaN | Pasto | Pasto | Pasto | NaN | NaN | NaN | NaN | |
| Part/SV-RBeWMK | ASA | NaN | Pasto | Pasto | Pasto | NaN | NaN | NaN | NaN |
| Testigo | NaN | Pasto | Pasto | Pasto | NaN | NaN | NaN | NaN | |
| Part/SV-YihL4S | ASA | NaN | Pasto | Pasto | Pasto | NaN | NaN | NaN | NaN |
| Testigo | NaN | Pasto | Pasto | Pasto | NaN | NaN | NaN | NaN | |
| Part/SV-ZxmdrS | ASA | NaN | Pasto | Pasto | Pasto | NaN | NaN | NaN | NaN |
| Testigo | NaN | Pasto | Pasto | Pasto | NaN | NaN | NaN | NaN | |
| Part/SV-jrYwT3 | ASA | NaN | NaN | NaN | NaN | Maiz | Maiz | NaN | NaN |
| Canavalia | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | Maiz | Maiz | ||
| Testigo | NaN | NaN | NaN | NaN | Maiz | Maiz | Maiz | Maiz | |
| Part/SV-oS60rF | ASA | NaN | Pasto | Pasto | Pasto | NaN | NaN | NaN | NaN |
| Testigo | NaN | Pasto | Pasto | Pasto | NaN | NaN | NaN | NaN | |
| Cultivo | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Temporada | Perenne | ||||
| Ano | 2016 | 2017 | 2018 | ||
| ID_Prod | Parcela | Nom.Cob | |||
| Part/SV-7d01PS | ASA | NaN | Pasto | Pasto | Pasto |
| Testigo | NaN | Pasto | Pasto | Pasto | |
| Part/SV-qE9VaZ | ASA | NaN | Pasto | Pasto | Pasto |
| Testigo | NaN | Pasto | Pasto | Pasto | |
| Cultivo | ||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Temporada | Primera | Perenne | Postrera | |||||||||||
| Ano | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | ||
| ID_Prod | Parcela | Nom.Cob | ||||||||||||
| Part/SV-Bbidgt | ASA | NaN | Maiz | Maiz | Maiz | Maiz | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| Testigo | NaN | Maiz | Maiz | Maiz | Maiz | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | |
| Part/SV-LAx5RV | ASA | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | Cafe | Cafe | Cafe | Cafe | NaN | NaN | NaN | NaN |
| Testigo | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | Cafe | Cafe | Cafe | Cafe | NaN | NaN | NaN | NaN | |
| Part/SV-MzPH4V | ASA | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | Frijol | Frijol | Frijol | Frijol |
| Testigo | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | Frijol | Frijol | Frijol | Frijol | |
| Part/SV-mZD9s4 | ASA | NaN | Maiz | Maiz | Maiz | Maiz | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| Testigo | NaN | Maiz | Maiz | Maiz | Maiz | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | |
| Cultivo | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Temporada | Primera | Perenne | |||||||
| Ano | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2016 | 2017 | 2018 | ||
| ID_Prod | Parcela | Nom.Cob | |||||||
| Part/SV-KLPAjn | ASA | NaN | Maiz | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| Canavalia | NaN | Maiz | Maiz | Maiz | NaN | NaN | NaN | ||
| Testigo | NaN | Maiz | Maiz | Maiz | Maiz | NaN | NaN | NaN | |
| Part/SV-V5Rucv | ASA | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | Pasto | Pasto | Pasto |
| Testigo | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | Pasto | Pasto | Pasto | |
| Cultivo | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Temporada | Postrera | Primera | ||||||||
| Ano | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | ||
| ID_Prod | Parcela | Nom.Cob | ||||||||
| Part/SV-A4fryE | ASA | NaN | Frijol | Frijol | Frijol | Frijol | NaN | NaN | NaN | NaN |
| Testigo | NaN | Frijol | Frijol | Frijol | Frijol | NaN | NaN | NaN | NaN | |
| Part/SV-NX2KiG | ASA | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | Maiz | Maiz | NaN | NaN |
| Canavalia | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | Maiz | Maiz | ||
| Testigo | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | Maiz | Maiz | Maiz | Maiz | |
| Part/SV-ZncYrJ | ASA | NaN | Frijol | Frijol | Frijol | Frijol | NaN | NaN | NaN | NaN |
| Testigo | NaN | Frijol | Frijol | Frijol | Frijol | NaN | NaN | NaN | NaN | |
| Part/SV-dZbLci | ASA | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | Maiz | Maiz | Maiz | Maiz |
| Testigo | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | Maiz | Maiz | Maiz | Maiz | |
| Part/SV-iAfkxt | ASA | NaN | Frijol | Frijol | Frijol | Frijol | NaN | NaN | NaN | NaN |
| Testigo | NaN | Frijol | Frijol | Frijol | Frijol | NaN | NaN | NaN | NaN | |
| Part/SV-srgr52 | ASA | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | Maiz | Maiz | Maiz | NaN |
| Canavalia | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | Maiz | ||
| Testigo | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | Maiz | Maiz | Maiz | Maiz | |
!jupyter nbconvert --to html CRS_plot_TS.ipynb
[NbConvertApp] Converting notebook CRS_plot_TS.ipynb to html [NbConvertApp] Writing 1112460 bytes to CRS_plot_TS.html